Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/13739
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorSmirnov, A. A.-
dc.contributor.authorСмирнов, А. А.-
dc.date.accessioned2020-09-02T13:59:42Z-
dc.date.available2020-09-02T13:59:42Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationSmirnov, A.A., Sakhnyuk, P.A. Development of Telecommunication System Units in Parallel Neural Network Basis // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2020. - Volume 873. - Issue 1. - Номер статьи 012019ru
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12258/13739-
dc.description.abstractThe article suggests the integration of a neural network as a parallel element base in a telecommunication system. In this case, the ability to learn or adapt to external conditions is applied as the main advantage. For telecommunication systems in conditions when it is possible, this ability will improve noise immunity, reliability, operability, etc. The article considers an example of the integration of a neural network into a discrete matched signal filter. It is noted that the use of parallel mathematical methods in signal processing leads to the maximum effect of increasing the quality parameters of such telecommunication elementsru
dc.language.isoenru
dc.publisherInstitute of Physics Publishingru
dc.relation.ispartofseriesIOP Conference Series: Materials Science and Engineering-
dc.subjectActivation functionru
dc.subjectLearning algorithmsru
dc.subjectMatched filterru
dc.subjectNeural networksru
dc.subjectResidue number system (RNS)ru
dc.subjectTelecommunicationsru
dc.titleDevelopment of telecommunication system units in parallel neural network basisru
dc.typeСтатьяru
vkr.instИнститут математики и естественных наукru
Располагается в коллекциях:Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
scopusresults 1368 .pdf
  Доступ ограничен
832.08 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.